python数据分析有哪些常用函数库
时间: 2023-09-28 22:06:10 浏览: 73
Python数据分析常用的函数库包括:
1. NumPy:用于进行高性能数值计算和数组操作的库。
2. pandas:提供了强大的数据结构和数据分析工具,用于数据清洗、处理和分析。
3. Matplotlib:用于创建静态、动态和交互式的数据可视化图表的绘图库。
4. Seaborn:基于Matplotlib的统计数据可视化库,提供了更简单和美观的接口。
5. SciPy:用于科学计算和技术计算的库,包含了许多数学、科学和工程计算的函数。
6. scikit-learn:用于机器学习和数据挖掘任务的库,提供了各种分类、回归、聚类等算法。
7. statsmodels:用于统计建模和计量经济学的库,提供了统计模型估计、假设检验等功能。
8. TensorFlow:用于构建和训练机器学习模型的深度学习框架。
9. Keras:基于TensorFlow或Theano的高级神经网络库,简化了深度学习模型的构建过程。
10. PyTorch:另一个流行的深度学习框架,提供了动态计算图和易用性。
这些是Python数据分析中常用的函数库,可以根据具体需求选择使用。
相关问题
python 数据分析常用函数
Python数据分析中常用的函数有很多,以下是一些常见的:
1. Pandas库中的函数:Pandas是Python中用于数据分析和数据处理的库,其中常用的函数有读取文件的read_csv、read_excel,数据合并的merge、concat,数据分组的groupby、agg,数据筛选的loc、iloc,数据排序的sort_values,数据统计的sum、mean、std等。
2. NumPy库中的函数:NumPy是Python中用于科学计算的库,其中常用的函数有生成数组的array、arange、linspace,数组形状变换的reshape、flatten,数组运算的add、subtract、multiply、divide,数组统计的sum、mean、std等。
3. Matplotlib库中的函数:Matplotlib是Python中用于绘图的库,其中常用的函数有绘制直线的plot、绘制散点图的scatter、绘制柱状图的bar、绘制饼图的pie等。
4. Seaborn库中的函数:Seaborn是Python中用于高级数据可视化的库,其中常用的函数有绘制散点图的scatterplot、绘制柱状图的barplot、绘制箱线图的boxplot、绘制热力图的heatmap等。
5. Scikit-learn库中的函数:Scikit-learn是Python中用于机器学习的库,其中常用的函数有数据预处理的StandardScaler、MinMaxScaler、OneHotEncoder,数据分割的train_test_split、KFold,模型训练的fit、predict等。
数据分析python常用函数
在数据分析中,Python常用的函数包括shape函数、loc[]和iloc[]函数、head()函数和tail()函数。
1. shape函数的作用是查看数据集的行数和列数。可以使用pandas库中的shape函数来获取数据集的形状,即行数和列数。例如,在读取一个名为Data.csv的数据集后,可以使用Data.shape来查看该数据集的形状。
2. loc[]和iloc[]函数用于选择数据。loc[]函数用于通过标签选择数据,iloc[]函数用于通过位置选择数据。这两个函数可用于选取部分数据集进行分析。例如,可以使用Data.loc[行索引, 列索引]来选择特定行和列的数据。
3. head()函数用于返回数据集的前n行。默认情况下,返回前5行。可以使用pandas库中的head()函数来快速查看数据集的开头几行。例如,可以使用Data.head(6)来查看Data数据集的前6行。
4. tail()函数用于返回数据集的末尾几行。默认情况下,返回最后5行。可以使用pandas库中的tail()函数来查看数据集的结尾几行。例如,可以使用Data.tail()来查看Data数据集的最后5行。
综上所述,shape函数用于获取数据集的行数和列数,loc[]和iloc[]函数用于选择数据,head()函数用于返回前n行的数据集,tail()函数用于返回末尾几行的数据集。以上是在Python数据分析中常用的函数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>